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Séparation Aveugle de Signaux Audio Utilisant Particle Swarm Optimisation (PSO)

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dc.contributor.author BALAH, Oualid
dc.date.accessioned 2021-09-05T11:49:34Z
dc.date.available 2021-09-05T11:49:34Z
dc.date.issued 2021
dc.identifier.uri http://dspace.univ-msila.dz:8080//xmlui/handle/123456789/25319
dc.description.abstract La Séparation Aveugle de Sources (BSS) est devenue un sujet de grand intérêt dans le domaine du traitement du signal. BSS se base sur la récupération des signaux inconnus de source, uniquement à partir des mélanges observés. En effet, aucune information sur les signaux sources originaux n’est connue sauf leur indépendance statique. Dans la présente étude nous avons utilisé l’algorithme d’optimisation par essaim de particules (PSO), un algorithme évolutionnaire largement utilisé pour sa rapidité de convergence, dans le problème d'optimisation de la séparation aveugle de sources audio. en_US
dc.language.iso fr en_US
dc.publisher univ msila en_US
dc.subject Séparation Aveugle de Sources BSS; Audio, Optimisation par essaim de particules PSO. en_US
dc.title Séparation Aveugle de Signaux Audio Utilisant Particle Swarm Optimisation (PSO) en_US
dc.type Thesis en_US


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